近些年來，隨著互聯網以及大數據的迅猛發展，基于大數據的互聯網翻譯成為了機器翻譯技術實用化的突破口。王海峰說：“組建研發團隊后，我們從整個互聯網上挖掘翻譯資源，在此基礎上使用云計算平臺訓練統計翻譯模型、深度學習模型，最終讓機器翻譯真正達到實用水平，也實現了機器翻譯領域很多研究者們的畢生夙愿?！?

  王海峰介紹，互聯網大數據給機器翻譯帶來了機遇，語言資源數據量激增，使得海量翻譯知識的自動獲取和實時更新成為可能。但同時，互聯網大數據也帶來了新的挑戰：比如互聯網語言數據噪聲大，語言歧義現象多，小語種雙語資源數據稀缺等。他們的項目團隊遭遇了不少難題，比如2010年初，通過數據分析，他們的研究團隊發現，互聯網數據雖大，里面卻存在著大量的低質語料，比如“好好學習、天天向上”在抓取回來的語料中大多數都被翻為了“good good study，day day up”。

  面對如此令人啼笑皆非的語料，項目團隊反復研究改進，最終將傳統文本處理技術與互聯網技術完美結合。國家科技獎的項目評審專家認為，該獲獎項目突破了機器翻譯領域內的四大世界級技術難題：“提出基于大數據的互聯網機器翻譯模型，快速響應高負荷翻譯需求；基于大數據的翻譯知識獲取，克服語言數據噪聲問題；通過深度語義分析和翻譯技術，解決語言語義歧義問題；提出樞軸語言機器翻譯技術，實現了稀缺語種的多語言翻譯?！?

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